​​Black Hat Python

Код и упражнения из книги «Black Hat Python: программирование на Python для хакеров и пентестеров» прошедший рефакторинг и переписанный на Python 3

Книга является важной вехой для пентестинга с Python и получила положительные отзывы по всему миру.

Исходный код и упражнения из книги, охватывают такие темы как основы работы в сети, инструменты сниффинга, Scapy и ARP, интеграция Burp Suite, вредоносы для ОС Windows и многое другое...

https://github.com/carloocchiena/blackhat_python_book_code

​GPT Engineer – инструмент на основе GPT OpenAI, который генерирует целые большие кодовые базы на основе запроса пользователя

Пользователи могут указать, что желают сделать благодаря ИИ, а инструмент будет задавать вопросы, уточняя все тонкости перед генерацией кода

⤷ Ссылка на проект

GitHub | #Interesting #AI

В каком-то чате скинули видос. Очень красивое решение одного вопроса Эрдёша.

https://youtu.be/ppaXUxsEjMQ

Будем вводить разные линейные порядки на множестве вещественных чисел.

Стандартный порядок интересен тем, что там, например, очень много арифметических прогрессий записаны в возрастающем порядке (все, имеющие положительную разность). Давайте зашафлим числа, получим новое отношение порядка. Эрдеш спрашивает: правда ли, что в новом порядке обязательно найдется сколь угодно длинная арифметическая прогрессия, записанная в своем порядке?

Вот оказывается, что нет, существуют так называемые "хаотичные порядки". Линейное упорядочивание (R, <) называется хаотичным, если не существуют трёх различных чисел x, y, z, для которых y = ½(x + z) и x < y < z.

Построение происходит в три этапа примерно так:

1. Сначала индуктивно строится хаотичное упорядочивание Z.

2. На любой конечный набор рациональных можно его продолжить, домножив члены набора на большое целое число. На бесконечное не получается так просто.

3. Зато можно сделать так: упорядочиваем Q и строим дерево, где на n-м уровне сидят хаотичные упорядочивания {q_1, ..., q_n} (ребро проводим, когда одно упорядочивание расширяет другое). По лемме Кёнига в дереве найдется бесконечная ветвь, это даст хаотичный порядок на Q.

4. На R делаем так, выбираем базис Гамеля (базис R как Q-векторного пространства), теперь на все вещественные числа можно распространить порядок с Q лексиографически (смотрим на коэффициенты в разложении по базису, базис упорядочен стандартно).

text-to-colorscheme

Это плагин neovim, который позволяет генерировать новые цветовые схемы «на лету» с помощью текстовой подсказки с использованием ChatGPT.

https://github.com/svermeulen/text-to-colorscheme

Кому-то может быть интересно поиграться: https://github.com/Exafunction/codeium-parse
CLI tool с tree-sitter и некоторым набором грамматик внутри, чтобы парсить исходники и выполнять запросы к полученному AST. Умеет выдавать результаты в JSON для последующих преобразований.

DeepCode.

Сканер программного кода, который умеет находить ошибки и в дальнейшем предоставлять разработчикам рекомендации по их исправлению.

⤷ Ознакомиться на сайте

Code Learning | #Projects

Если вдруг тут есть такие же упоротые любители линукса и огромных vcv-патчей как я - очень советую https://github.com/Frogging-Family/linux-tkg, хороший сборник linux-патчей для гейминга. В моём случае очень заметно повысили производительность рэка.

Список камер в Москве.

ChatGPT - Toolbox

Это расширение для браузера, которое позволяет пользователям легко взаимодействовать с ChatGPT, аргументируя выделенным текстом на странице.

Пользователи могут просто выбрать фрагмент текста на любой веб-странице, щелкнуть правой кнопкой мыши и выбрать из множества готовых подсказок, чтобы участвовать в увлекательных беседах с ChatGPT.

Пользователи также могут добавить пользовательские подсказки на странице опции.

https://github.com/smoqadam/chatgpt-toolbox

Для Firefox: https://addons.mozilla.org/en-US/firefox/addon/chatgpt-toolbox/

Для Chromium: https://chrome.google.com/webstore/detail/chatgpt-toolbox/pfimmkglmfkgbcinlmegcidajpcdnnhe

Если изучать ради развития эстетического вкуса, то лучше начинать с openbsd исходников, там тебе и сразу исходник cron и прочих юзерленд утилит будет по типу diff и тд, и ядро маленькое, и все это добро чуток больше одно ядра линукса только

Some obscure C features - Pancakes and computers
https://multun.net/obscure-c-features.html

Подборка крутых интервью:

Джордж Хотз (он же geohot), хакер который первым взломал iPhone и PS3, бывший программер в SpaceX и Google, основатель Tiny Corp и Comma AI
Для затравочки — критика OpenAI
а тут полное интервью

Марк Андриссен, основатель VC a16z, предприниматель стоявший у подножья раннего интернета как со-автор браузера Mosaic и со-основатель браузера Netscape
Полное интервью

Эмад Мостак, отец Stable Diffusion рассказывает, что скоро языковые модели будут работать у нас на телефоне без интернета, и что вместо цензурированного General Intelligence аля OpenAI они строят Swarm Intelligence — распределённый интеллект, который станет основой для society OS и его можно будет адаптировать под себя.
Полное интервью
нашёл у @cgevent

Клем Деланж, основатель Hugging Face, рассказывает о себе и почему он помогает сделать AI и знания с ним связанные опенсорными.
Статья

​​Snappy

Свободный инструмент Snappy, написанный на Python, который помогает обнаруживать поддельные или мошеннические точки доступа Wi-Fi.

Snappy может идентифицировать мошеннические точки доступа, такие как pumpkin или airbase-ng, созданные хакерами для перехвата пользовательских данных в местах массового скопления людей.

🔻Хакеры часто устанавливают мошеннические точки доступа в популярных местах, таких как кафе или торговые центры, выдавая себя за законные сети, и перехватывают пользовательские данные, включая пароли и личную информацию.

🔻Хакеры также подделывают MAC-адреса и SSID законных точек доступа, чтобы автоматически подключать устройства пользователей к вредоносным устройствам без ведома пользователей.

Snappy использует алгоритм анализа таких факторов, как уровень сигнала, BSSID, поддерживаемые скорости, канал, модель оборудования, и географическое положение, чтобы определить, является ли точка доступа поддельной.

Инструмент генерирует уникальные подписи для каждой точки доступа, используя хеширование SHA256, что позволяет обнаруживать поддельные точки доступа в режиме реального времени.

Snappy можно использовать, чтобы избежать подключения к потенциально опасным сетям, а также может быть полезен организациям и экспертам для обнаружения поддельных точек доступа в своих сетях и предотвращения кибератак.

Snappy доступен для загрузки на GitHub и может быть запущен на любом ПК или мобильном устройстве, способном запускать скрипты Python.

https://github.com/SpiderLabs/snappy